老黃說：「NVIDIA要為未來量子電腦的實際應用提供支持。」
於是，NVIDIA CUDA Quantum平台便在澳大利亞國家超算和量子計算創新中心投入使用,進一步推動著量子計算取得突破性進展。
這一切的起點，還要追溯到2023年的GTC春季大會。那時，NVIDIA宣布與Quantum Machines共同研發了世界上首個GPU加速的量子計算系統——NVIDIA DGX Quantum。
作為一場技術革命的先鋒產品，NVIDIA DGX Quantum不僅是全球首個利用GPU加速的量子計算系統，更是結合了NVIDIA Grace Hopper超級晶片的強大計算能力和CUDA Quantum開源編程模型的靈活性，以及Quantum Machines打造的全球領先的量子控制平台OPX。
或許，當命運的齒輪開始緩緩轉動，這一現階段加速計算的最新成就，正預示著，量子計算領域的新紀元悄然來臨......
「化骨綿掌」 NVIDIA CUDA Quantum讓量子編程的複雜性化為烏有
在當今快速發展的科技領域，NVIDIA CUDA Quantum的推出標誌著量子計算與經典計算融合的一個重大突破。這一創新平台不僅擴展了混合量子經典系統的編程模型，還通過其對GPU混合計算的本地支持，為量子計算研究和應用開闢了新的道路。
具體來看，NVIDIA CUDA Quantum採用一種先進的核心編程模型，支持C 和Python語言，使研究人員和開發者能夠以前所未有的靈活性和效率編寫代碼。
類比來看，在需要處理大規模並行處理和數據密集型的量子應用時，NVIDIA CUDA Quantum便能展現它的強大之處。它的GPU預處理和後處理功能，再加上對經典優化算法的支持，就像是一個高效的加速器，顯著提高了計算的速度和效率。
NVIDIA CUDA Quantum引入的系統級編譯器工具鏈帶來了更加經驗的能力。其NVQ 編譯器擁有分解編譯的「超能力」，能夠將量子編程的複雜性化簡為烏有。
藉助這項「超能力」，NVIDIA CUDA Quantum能夠為量子核心製造出多級中級表示（MLIR）和量子中級表示（QIR），這就像是在構建一個多維的世界，讓代碼不僅能在不同的環境中自由行走，還能夠為未來的優化帶來更多可能性。事實上，這一過程既降低了編程的複雜度，又拓寬了代碼的可移植性和優化的空間，讓量子編程的旅程變得更加充滿驚喜。
初步的NVQ 基準測試結果顯示，相比於傳統的Pythonic實現，使用NVIDIA CUDA Quantum進行變分量子本徵求解器（VQE）任務的端到端性能提升了驚人的287倍，尤其是在處理20個量子位的系統時，這一性能提升隨著系統規模的擴大而顯著增加。
此外，CUDA Quantum提供了一個標準庫，涵蓋了量子算法的基本原語，使得開發者能夠更容易地實現複雜的量子算法。
這一平台的互操作性也是其強大功能的一部分，它不僅可以與合作夥伴的量子處理單元（QPU）進行交互，還支持通過cuQuantum GPU平台模擬的QPU，以及與QPU構建者合作處理多種不同類型的量子位。這意味著研究人員可以輕鬆切換不同的QPU，無論是模擬的還是物理的，就像更改編譯器標誌一樣簡單。
筆者看來，NVIDIA CUDA Quantum的出現不僅提高了量子算法的實現效率，還通過其高度的靈活性和擴展性，為量子計算的研究和實際應用提供了強大的動力。而NVIDIA CUDA Quantum的GPU混合計算支持和系統級編譯器工具鏈為量子-經典融合系統的開發樹立了新的標準，預示著未來量子計算技術在更多領域的廣泛應用，從而加速了向量子優勢和量子實用性過渡的步伐。
事實上，澳大利亞國家超算和量子計算的研究人員使用的正是 NVIDIA CUDA Quantum（一個具有強大模擬工具並且能夠對混合CPU、GPU 和 QPU 系統進行編程的開源混合量子計算平台）以及NVIDIA CUDA Quantum軟體開發工具套件（包含專為加速量子計算工作流程而優化的程序庫和工具）。
正如Pawsey 超算研究中心執行總監 Mark Stickells 所言：「Pawsey 超算研究中心的研究和試驗台設施正在推動澳大利亞乃至全世界的科學探索。NVIDIA 的 CUDA Quantum 平台將使我們的科學家能夠推動量子計算研究領域突破創新。」
架起GPU與CPU 7倍「高速」 10倍性能構築量子計算「大芯髒」
澳大利亞 Pawsey 超算研究中心將在其國家超算和量子計算創新中心的NVIDIA® CUDA Quantum 平台正是由NVIDIA Grace Hopper超級晶片提供加速，旨在進一步推動該中心在量子計算領域取得突破性進展。
無論是英國雷丁的 Oxford Quantum Circuits，在由CUDA Quantum 編程的混合QPU/GPU系統中使用NVIDIA Grace Hopper。還是芝加哥的qBraid使用NVIDIA Grace Hopper構建量子云服務,亦或是阿姆斯特丹的Fermioniq利用NVIDIA Grace Hopper開發張量網路算法.....
超級晶片為何頻頻受到量子計算領域創新研究的「鍾愛」？
事實上，NVIDIA Grace Hopper超級晶片架構將開創性的將NVIDIA Hopper GPU的強大性能和NVIDIA Grace CPU的靈活多用性融為一體。巧妙地「安置」在這顆獨一無二的超級晶片中，摒棄了傳統的 CPU-GPU PCIe 連接，通過先進的NVIDIA NVLink Chip-2-Chip (C2C) 高速通道和NVIDIA NVLink Switch System，實現了數據和內存之間的快速流動，無縫連接了高帶寬和內存世界。
相比最新的 PCIe 技術，NVIDIA Grace Hopper的GPU和CPU 之間架起了超寬的「高速路」，帶寬提高了7倍，運行TB級數據的應用性能也實現了高達10 倍的提升，為量子計算領域的研究人員解決世界上最複雜的問題提供了前所未有的助力。
這款具有卓越性能的超級晶片還能夠在加速器上展開高保真、可伸縮的量子模擬，並且能夠與量子硬體基礎設施之間的對接「水乳交融」。
「無論是開發算法、設計設備還是發明強大的糾錯、校準和控制方法，高性能模擬對於研究人員應對量子計算領域的重大挑戰至關重要。CUDA Quantum 與NVIDIA Grace Hopper 超級晶片一起幫助 Pawsey 超算研究中心等創新機構實現這些重要突破，加速推動量子集成超級計算走向應用。」NVIDIA 高性能計算和量子計算總監 Tim Costa 這樣說。
目前，Pawsey 超算研究中心正在部署8個基於NVIDIA MGX模塊化架構的NVIDIA Grace Hopper超級晶片節點。
NVIDIA MGX模塊化設計理念，賦予先進計算技術的強大潛力，再通過超級晶片的加速，Pawsey將能夠在傳統的高性能計算系統上直接運行量子工作負載，這不僅能充分利用現有系統的處理能力，還能通過開發能夠智能地將計算任務劃分到經典核心和量子核心的混合算法來提高計算效率。
站在「量子變分算法」研究的起點上，當Pawsey超算研究中心決定開始部署時，便預示著在多個領域內實現前所未有的計算效率提升的可能性。量子機器學習、化學模擬、射電天文學圖像處理、金融分析、生物資訊學以及專用量子模擬器的研究，都將從NVIDIA強大的計算能力中獲益。特別是在那些對計算需求極高的領域，如化學模擬和量子機器學習，這種混合計算模式或將帶來革命性的突破。
寫在最後
隨著多機構加速布局，量子計算的生態與發展總體局面正不斷拓寬，Pawsey 超算研究中心也致力於為澳大利亞量子社區及其國際合作夥伴架起橋樑。並為其提供 NVIDIA Grace Hopper平台。
當量子計算的生態邊界不斷拓寬，加之如今的Sora等新一代大模型陸續面世，其在量子計算的加持可能意味著更高效的數據處理和分析能力，尤其是在處理高複雜度任務時。量子加速的AI算法可能會顯著提升模型訓練的速度和效率，使得模型能夠處理更大的數據集，實現更高的準確度和更快的推理速度。
我們有理由相信,量子計算勢必將成為下一代人工智慧基礎設施的關鍵。儘管NVIDIA曾強調不直接涉足量子計算，但其對未來人工智慧基礎設施的潛在貢獻不容忽視，如NVIDIA Grace Hopper等跨領域的合作和技術融合將有望加速AI技術的進步，推動全球人工智慧應用向更廣泛、更深層次發展。
